Modelos estatísticos de segmentação da estrutura a Termo: testes empíricos de ajustes e previsões

Abstract

Neste trabalho é proposta uma classe de modelos paramétricos para estrutura a termo de taxa de juros (ETTJ) em que diferentes segmentos possam ter características próprias, porém não independentes, o que é condizente com a teoria de preferências por Habitat. O modelo baseia-se em Bowsher & Meeks (2006) onde a curva é determinada por um spline cúbico nas yields latentes, mas difere no sentido de permitir diferentes funções de classe C2 entre os segmentos, ao invés de polinômios cúbicos. Em particular usa-se a especi cação de Nelson & Siegel, o que permite recuperar o modelo de Diebold & Li (2006) quando não há diferenciação entre os segmentos da curva. O modelo é testado na previsão da ETTJ americana, para diferentes maturidades da curva e horizontes de previsão, e os resultados fora da amostra são comparados aos modelos de referência nesta literatura. Adicionalmente é proposto um método para avaliar a robustez da capacidade preditiva do modelos. Ao considerar a métrica de erros quadráticos médios , os resultados são superiores à previsão dos modelos Random Walk e Diebold & Li, na maior parte das maturidades, para horizontes de 3, 6 , 9 e 12 meses.